vk-parser 0.2.0

Модульный парсер данных пользователей из социальной сети ВКонтакте

VK Data Parser

Модульный парсер данных из социальной сети ВКонтакте.

Функциональность

• Сбор информации о пользователях и их постах
• Сбор сообществ, в которых состоят пользователи
• Обход социального графа с настраиваемой глубиной
• Сбор подписчиков из указанных сообществ
• Асинхронные запросы для повышения производительности
• Хранение данных в JSON формате
• Пакетная обработка для оптимизации запросов
• Продвинутое логирование с автоматической ротацией файлов
• Возможность возобновления сбора данных с точки остановки

Структура проекта

vk_parser/
├── __init__.py
├── api/
│   ├── __init__.py
│   └── vk_client.py      # Клиент для работы с API ВКонтакте
├── config/
│   ├── __init__.py
│   └── settings.py       # Конфигурация и настройки
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── user.py           # Модели данных пользователей
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── logging_setup.py  # Настройка логирования
│   ├── state_manager.py  # Управление состоянием
│   ├── clean_logs.py     # Скрипт очистки старых логов
│   └── storage.py        # Утилиты для хранения данных
├── collector.py          # Основной класс сборщика данных
└── main.py               # Точка входа в приложение

Установка

Вариант 1: Установка из PyPI

pip install vk-parser

Вариант 2: Установка из исходников

1. Клонировать репозиторий:

git clone <repo-url>
cd vk-parser

2. Установить пакет в режиме разработки:

pip install -e .

3. Создать файл конфигурации:

cp config.ini.example config.ini

4. Отредактировать config.ini, добавив свои данные доступа к API.

Использование

Запуск через командную строку

После установки пакета вы можете запустить парсер через командную строку:

vk-parser --config path/to/config.ini

С указанием пути к файлу конфигурации:

vk-parser --config path/to/config.ini

Включение режима отладки:

vk-parser --debug

Использование как библиотеки

Вы также можете использовать VK Parser как библиотеку в своих проектах:

import asyncio
from vk_parser.main import run_parser

async def main():
    # Запуск парсера с указанием параметров
    await run_parser(
        config_path="config.ini",
        resume=True,
        debug=True
    )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Для более сложных сценариев вы можете использовать отдельные компоненты:

from vk_parser.config.settings import load_config
from vk_parser.collector import VKDataCollector

async def custom_collection():
    config = load_config("config.ini")
    
    # Можно программно изменить настройки
    config.load_communities = True  # Включение загрузки сообществ
    
    # Задать сообщества для сбора подписчиков
    config.communities_ids = ["123456", "789012"]
    config.max_community_members = 5000  # Ограничение количества подписчиков
    
    collector = VKDataCollector(config)
    
    # Запуск сборщика
    await collector.run()
    
    # Или использование отдельных методов
    # await collector.collect_friends("user_id")
    # await collector.collect_community_members("community_id")

Система логирования

Парсер имеет продвинутую систему логирования:

• Логи автоматически сохраняются в директорию logs/ с датой в имени файла
• Реализована ротация логов (до 5 файлов по 10 МБ каждый)
• Вывод осуществляется как в консоль, так и в файл

Указание пути сохранения логов:

python -m vk_parser.main --log-dir custom/logs/path

Указание имени файла логов:

python -m vk_parser.main --log custom_name.log

Очистка старых логов

Для поддержания чистоты и экономии дискового пространства вы можете использовать скрипт очистки логов:

python -m vk_parser.utils.clean_logs --days 30

Где 30 - количество дней, после которых лог-файлы будут удалены.

Дополнительные опции:

python -m vk_parser.utils.clean_logs --log-dir path/to/logs --recursive --dry-run

• --log-dir (-d) - директория с логами
• --days (-n) - удалять файлы старше N дней
• --recursive (-r) - рекурсивный поиск в поддиректориях
• --dry-run - только показать, что будет удалено (без фактического удаления)

Возобновление сбора данных

Парсер автоматически сохраняет состояние сбора данных каждые 10 секунд и при завершении. Для возобновления сбора данных используйте опцию --resume:

python -m vk_parser.main --resume

Вы также можете указать путь к файлу состояния:

python -m vk_parser.main --resume --state-file custom_state.json

Для очистки сохраненного состояния и начала сбора сначала:

python -m vk_parser.main --clear

Настройка

Все настройки доступны в файле config.ini:

• access_token - токен доступа к API ВКонтакте
• start_user_id - ID пользователя для начала сбора данных (опционально, если указаны communities_ids)
• max_depth - максимальная глубина обхода (по умолчанию 5)
• max_users - максимальное количество пользователей для сбора (по умолчанию 20000)
• batch_size - размер батча для запросов (по умолчанию 25)
• request_delay - задержка между запросами в секундах (по умолчанию 0.35)
• save_interval - интервал сохранения данных (по умолчанию 5000 пользователей)
• load_communities - флаг, определяющий необходимость загрузки сообществ пользователей (по умолчанию false)
• communities_ids - список ID сообществ через запятую для сбора подписчиков (опционально, если указан start_user_id)
• max_community_members - максимальное количество подписчиков, собираемых из каждого сообщества (по умолчанию 10000)

Важно: В конфигурации должен быть указан хотя бы один источник данных: либо start_user_id для сбора по графу друзей, либо communities_ids для сбора из сообществ, либо оба параметра одновременно.

Поведение при прерывании

Парсер обрабатывает сигналы завершения и корректно сохраняет текущее состояние. При возобновлении сбора, парсер:

1. Загружает списки уже обработанных и уникальных пользователей
2. Восстанавливает счетчики и индексы
3. Продолжает сбор с последних необработанных пользователей

Требования

• Python 3.7+
• vk_api
• asyncio

На сбор 40 тыс. пользователей ушло 22ч. 21.05.2025 в 21.00 стартанули

Структура данных

Данные пользователя

Каждый пользователь представлен в формате JSON и содержит следующие поля:

• Основная информация: id, имя, фамилия, и т.д.
• Дополнительные поля: город, страна, интересы, и т.д.
• posts - массив последних постов пользователя
• communities - массив сообществ, в которых состоит пользователь
• source_community - ID сообщества, из которого был получен пользователь (присутствует только для пользователей, собранных из списка подписчиков сообществ)

Пример структуры данных сообщества:

{
  "id": 12345678,
  "name": "Название сообщества",
  "screen_name": "group_name",
  "is_closed": 0,
  "type": "group",
  "members_count": 5000,
  "description": "Описание сообщества"
}